Інформаційна система для прогнозування котирування акцій методами машинного навчання
Вантажиться...
Дата
2020
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 80 с., 22 рис., 19 табл., 1 додаток, 18 джерел.
Моделювання та прогнозування часових рядів має принципове значення
для різного практичного застосування. В зв'язку з цим, протягом останніх років
у цій темі було безліч наукових робіт. У літературі запропоновано багато
важливих моделей для підвищення точності та ефективність моделювання та
прогнозування часових рядів, а також огляд самих моделей для прогнозування
часових рядів.
Актуальність дисертації зумовлена надзвичайним розвитком машинного
навчання, а саме нейромережевих технологій та штучного інтелекту, потребою в
покращенні результатів прогнозування.
Мета дипломної робот - опис та порівняльний аналіз такого надзвичайно
популярного методу для прогнозування котирування акцій як АРІКС з новітніми
розробками в галузі прогнозування - Facebook Prophet та такими методами
машинного навчання як LightGBM та LSTM.
Предметом дослідження є нейронна мережа на основі рекурентної
архітектури, прогнозування даних на основі адитивної моделі, дерево рішень і їх
можливість та перспективи у сфері фінансового прогнозування.
Об’єктом мого дослідження є котирування акцій представлені у вигляді
часових рядів на основі статистичних даних стосовно їхньої динаміки.
Опис
Ключові слова
часові ряди, стохастична модель авторегресії з інтегрованим ковзним середнім, штучні нейронні мережі, time series, stochastic autoregression model with integrated sliding average, lightgbm, facebook prophet, artificial neural networks, LSTM
Бібліографічний опис
Ночовний, О. О. Інформаційна система для прогнозування котирування акцій методами машинного навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Ночовний Олексій Олександрович. – Київ, 2020. – 86 с.